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科华动态

科华数据AI?智慧电池管理系统,为数据中心打造更强“防火墙”

2020/11/30 9:00:00 浏览次数:



知名数据分析公司DOMO发布的报告显示,2020年每个人每秒将产生1.7兆字节的数据;而全球存储巨头EMC(易安信)也在预测,2021年将有大约40万亿GB的数据产生。

 

就在你看这篇文章的时候,这些惊人的数据每分每秒都在被创建,正源源不断地流入数据存储、处理的重要枢纽——数据中心


信息时代来临,数据中心迎来大规模建设,计算机和大量通信设备飞速发展。不间断电源系统作为满足数据中心供电质量的最核心部分,正在被用户重点关注。储能电池作为UPS的动力提供的最后保障,保证了关键系统运行的连续性。电池,是UPS的基石,是数据中心供电系统的生命线。


调研机构波洛蒙研究所的研究发现,供配电系统55计划外中断和UPS系统故障的1/3都与储能电池故障有关。单体电池的失效往往是诱发整体电池群失控的主要原因,传统电池管理系统仅对单一电池群数据收集与记录,如何有效提前预测电池失效风险是各行业提升备电可靠性关注的焦点。



科华数据基于32年来对行业的深入研究,潜心打造了“ AI+ BMSExpert ” 智慧电池管理专家系统,可实现全工况下对电池群SOH(电池健康度)的精准预测,最终实时对数据结果不断修正,单节电池SOH的预测成功率达到99.9%以上。

 

系统可为客户提供维护决策依据,在大量后备电池使用场景下,通过提前排除有失效隐患的电池组,有效提高供配电系统可靠等级。

 

“ AI+ BMS Expert ” 专家系统可以收集囊括多工况、多场景、多维度的海量电池数据。通过在数据中提取特征,进行特征构造,搭建预测模型并且优化模型,最终将模型泛化。系统采用NN(神经网络)深度学习方法,训练出带有最优参数的预测模型。




通过最优参数的预测模型,“ AI+ BMS Expert ”智慧电池管理专家系统还可实现更多功能。

 

-电池群SOC(电池剩余容量)预测

为客户合理制定数据备份、产线切换等业务计划提供决策支持。

 

-电池故障快速定位

为系统恢复争分夺秒,提升运维效率。

 

-故障原因智能分析

提供电池故障原因分析,为维修方案提供决策支持

 

-高灵活通讯方式

可轻松接入动环等集中监控设备,客户无需到电池现场即可准确获得电池信息。





结语:


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